1. 上海也 AI 了，世界人工智能大會召開，BAT 大佬同臺激辯！

2018 世界人工智能大會于 9 月 17 日在上海西岸召開。高峰論壇第一天，馬云、馬化騰、李彥宏、微軟沈向洋等悉數(shù)亮相，并發(fā)表了對于人工智能的判斷和預測。

馬云：很多 P2P 公司披著互聯(lián)網(wǎng)金融的外衣做非法金融服務

李彥宏：今天的現(xiàn)代化就是 AI 化，不夠 AI 化的企業(yè)將被取代

馬化騰：人工智能的“大社交”時代

2. 沈向洋：將在上海建人工智能創(chuàng)新院

微軟全球執(zhí)行副總裁、微軟人工智能及微軟研究事業(yè)部負責人沈向洋宣布，微軟將成立微軟亞洲研究院上海分院，這是繼 20 年前微軟亞洲研究院落戶北京之后的又一分支。通過在上海設立研究院，微軟將推動相關企業(yè)數(shù)字化轉型和人才發(fā)展，打造上海的人工智能高地。

3. 全球高校人工智能學術聯(lián)盟成立，含 MIT、清華等

美國麻省理工學院、新加坡南洋理工大學、澳大利亞悉尼大學、香港中文大學、清華大學、浙江大學、復旦大學、上海交通大學、中國科學技術大學、商湯科技等國內(nèi)外知名高校（科研機構）共同倡議設立全球高校人工智能學術聯(lián)盟。聯(lián)盟旨在建立世界頂尖的人工智能學術交流平臺，持續(xù)推動國際學術性交流與合作。

4. 阿里用“平頭哥”死磕起了中國芯！

9 月 19 日，阿里巴巴 CTO、達摩院院長張建鋒宣布，阿里巴巴將成立「平頭哥半導體有限公司」，從事芯片的自研開發(fā)與戰(zhàn)略布局，希望在兩三年內(nèi)能夠做出自己的量子芯片。達摩院將以新成立的「平頭哥半導體有限公司」為核心，構建以 AliNPU 智能芯片和嵌入式芯片為核心的芯片戰(zhàn)略，預計明年 4 月正式流片阿里巴巴第一款神經(jīng)網(wǎng)絡芯片 AliNPU。

5. 馬云談中美貿(mào)易摩擦：要有 20 年的長期思想準備

馬云在 19 日召開的杭州云棲大會上表示，本次貿(mào)易摩擦不可能在 2 個月、2 年里解決，要有 20 年的長期思想準備，踏踏實實做好自己。因為 20 年足夠讓任何一家企業(yè)成為未來的阿里巴巴，成為未來的亞馬遜。他呼吁大家抓緊學習，抓緊改革，過去零售業(yè)面臨的巨大痛苦，很快會落到制造業(yè)頭上。

6. 預計耗資 50 億美元，SpaceX 帶日本富豪「包機」游月球！

上周五，埃隆·馬斯克（Elon Musk）旗下太空探索技術公司 SpaceX 高調(diào)宣布了已簽下了首位私人太空旅行者，這乘客將通過 BFR 超級火箭（Big Falcon Rocket，大型獵鷹火箭）繞月飛行。

北京時間 9 月 18 日上午 9 點，馬斯克在 SpaceX 總部進行了直播解答。與他一同現(xiàn)身的還有日本時裝零售商 Zozotown 創(chuàng)始人前沢友作（Yusaku Maezawa），而這位富豪就是接下來將被送入太空的乘客。

6. 這一次，谷歌誓要扎根中國了！

9 月 20 日，2018 谷歌中國開發(fā)者大會在上海舉行。開始前，現(xiàn)場兩千多位觀眾一起玩谷歌此前推出的 AI 小程序「猜畫小歌」。在此次開發(fā)者大會開始之前，李飛飛宣布暫時離開谷歌返回斯坦福繼續(xù)教職。

大會還宣布了新款操作系統(tǒng) Android 9 Pie。據(jù)了解，Android 9 Pie 將會更加智能，可以幫助終端向人學習了解用戶習慣，預測用戶的行為，提升用戶的智能設備使用效率。

目前，TensorFlow 已經(jīng)成為世界上最廣泛的機器學習平臺，推出至今已經(jīng)獲得 1700 萬次下載次數(shù)，39000 次提交次數(shù)。在中國 200 萬下載次數(shù)。美團點評、流利說、聯(lián)想、知乎、360、小米等均是 TensorFlow 的用戶。

7. 全球首款虹膜識別芯片，虹識技術乾芯 QX8001 成功流片

9 月 17 日，武漢虹識技術有限公司 (虹識技術) 宣布，經(jīng)過 7 年技術攻關，投入數(shù)千萬元資金，已經(jīng)成功設計并流片虹膜生物識別乾芯 ASIC 芯片「QX8001」。

據(jù)了解，這是全球第一款虹膜生物識別 ASIC 芯片，已經(jīng)通過嚴格的功能和性能測試，徹底解決了價格貴、體積大、功耗高三大難題，可大大推動虹膜生物識別的普及，對中國乃至全球虹膜生物識別行業(yè)和信息安全產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有里程碑式的重大意義。

▌技術焦點

1. 喜大普奔！TensorFlow 終于支持 A 卡了

近日，Google 宣布推出適用于 ROCm GPU 的 TensorFlow v1.8，其中包括 Radeon Instinct MI25。對于 AMD 正在進行的深度學習加速工作而言，這是一座重大的里程碑。

AMD 提供了一個預構建的 whl 軟件包，安裝過程很簡單，類似于安裝 Linux 通用 TensorFlow。目前 Google 已發(fā)布安裝說明及預構建的 Docker 映像。

2. Scikit-Learn 大變化：合并 Pandas

近日，Scikit-Learn 發(fā)布了 0.20 版本，這是近年來最大的一次更新。對許多數(shù)據(jù)科學家來說，一個典型的工作流會在使用 Scikit-Learn 進行機器學習之前，先通過 Pandas 對數(shù)據(jù)進行分析，而新的版本就將這一過程進行了簡化，并且功能更加多樣、穩(wěn)定與標準。

作者 Ted Petrou 的一篇技術文章介紹了如何完成從 Pandas 到 Scikit-Learn 工作流，并且基于 Kaggle 上的一項入門級機器學習競賽作為案例實踐進行了分析。

What's New：http://scikit-learn.org/dev/whats_new.html#version-0-20-0

3. MIT 設計跨模態(tài)系統(tǒng)，讓模型「聽音識圖」

最近，麻省理工學院的計算機科學家們提出了一種系統(tǒng)，基于對圖片的語音描述，可以學習在圖片中辨認目標物體，給定一張圖片和音頻解釋，模型可以實時辨認出音頻描述的相關區(qū)域。

論文作者將語音和圖片像素之間的聯(lián)系稱作 matchmap，訓練了數(shù)千對圖片和注釋對子之后，網(wǎng)絡會在 matchmap 中主線縮小與詞語相對的目標物體。

目前，模型僅僅可以辨認幾百個不同的單詞和目標物體類別，但是研究者希望，未來他們的這種語音和目標辨認相結合的技術可以節(jié)約大量手工勞動，為語音辨認和圖像識別打開新的世界。

https://arxiv.org/pdf/1804.01452.pdf

4. 首個在一場完整星際2 比賽中擊敗作弊級 Bot 的 AI

TStarBot VS 內(nèi)置 Bot

9 月 19 日，來自騰訊 AI Lab、羅切斯特大學和西北大學的研究人員發(fā)表了一個預印本《TStarBots: Defeating the Cheating Level Builtin AI in StarCraft II in the Full Game》，文章介紹了兩個 AI：TStarBots1 和 TStarBots2，它們首次在完整的蟲族 VS 蟲族比賽中擊敗了星際爭霸2 的內(nèi)置 AI Bot，是研究史上的又一大壯舉。

雖然不是嚴格意義上的「自學」，AI 還高度依賴人為歸納的信息，但迄今為止，這是我們在星際2 項目上見到的最有建樹的成果，值得期待。